自从发了 DeepSeek+dify 本地知识库：真的太香了这篇以后，一直有小伙伴介绍在问我，怎么让在个ai应用客户端直接连接数据库查询。dify官方没有现成的组件可以直接用。

当时我想的是两种方式，一种是基于代码执行模块直接查询数据库，一种是基于Http请求，调用自己封装接口来查询数据库。

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DeepSeek+dify 本地知识库：真的太香了

Deepseek+Dify本地知识库相关问题汇总

DeepSeek+dify 本地知识库：高级应用Agent+工作流

基于接口执行数据库查询

想干这事之前先梳理下流程

• 用户输入问题，根据用户的问题提出关键词
• 通过http调用外部服务接口，根据关键词查询数据库
• 返回200，调用大模型，将用户问题和知识进行梳理
• 返回其他，直接输出

本地准备

要求：

• 有一个python环境
• 安装pymysq和flask 组件python -m pip install pymysql flask
• 有一个mysql，或其他的数据库，我有mysql直接用了

接口开发

让kimi给我生成一个文章表，并且插入10条数据，我们可以告诉kimi，文章长度多大，这样内容可以丰富些。

直接让kimi生成一个暴露接口查数据库的服务，有简单的优化了下,将下面的内容放入到

server.py文件中

from flask import Flask, request, jsonify
import pymysql

app = Flask(__name__)

# 数据库配置
DATABASE_CONFIG = {
    'host': '', # 自己的数据库地址
    'user': '', # 自己数据库的账户
    'password': '', #自己数据库的密码
    'db': 'demo', # 自己数据库的库名
    'charset': 'utf8mb4',
    'cursorclass': pymysql.cursors.DictCursor
}

@app.route('/query', methods=['POST'])
def query_database():
    print("接收到请求")
    # 获取关键字
    keyword = request.json.get('keyword')
    print("keyword为："+keyword)
    ifnot keyword:
        return jsonify({"error": "Keyword is required"}), 400
    
    # 参数化查询，避免 SQL 注入，修改成自己的库
    query = "SELECT * FROM articles WHERE content LIKE %s"
    params = ('%' + keyword + '%',)
    
    try:
        # 建立数据库连接
        connection = pymysql.connect(**DATABASE_CONFIG)
        with connection.cursor() as cursor:
            # 执行查询
            cursor.execute(query, params)
            result = cursor.fetchall()
        
        connection.commit()
        connection.close()

        ifnot result:
            return"未查询到有效数据", 400
        
        # 生成 Markdown 表格
        markdown_table = generate_markdown_table(result)
        
        return markdown_table, 200
    
    except Exception as e:
        return str(e), 500

def generate_markdown_table(results):
    """ 生成 Markdown 表格 """
    ifnot results:
        return""
    # 获取列名
    columns = results[0].keys()
    
    # 表头
    table_md = "| " + " | ".join([col for col in columns]) + " |\n"
    # 分隔线
    table_md += "| " + " --- |" * len(columns) + "\n"
    
    # 表格内容
    for row in results:
        table_md += "| " + " | ".join([str(cell) for cell in row.values()]) + " |\n"
    
    return table_md

if __name__ == '__main__':
    # 注意这里绑定本机的内容ip，省事点，就0.0.0.0即可。不要绑定127.0.0.1，docke内访问不到
    app.run(host='10.1.0.65', port=8000)

启动服务

 python .\server.py

配置工作流

创建一个空白应用。

在开始节点添加一个输入字段

context

添加一个LLM，把开始节点设置的context字段作为上下文传入，并设置提示词提取关键词。

添加一个http请求节点，把我们在接口开发里的地址和接口名填写进去

2，然后把大模型的输出作为关键词填写到请求body里3，我们关闭重试机制4。

这里要注意下：json的引号是中文的，最好在外面写好校验过了再放进去。

在HTTP请求的输出变量里，我们只关注status_code 响应状态码和响应内容即可。

添加一个条件分支

1，然后设置HTTP响应码为200的时候，连接到大模型。其他直接结束。

添加大模型，将HTTP请求的响应体作为上下文给大模型，输入提示词，让大模型根据知识，验证，并进行合理性的验证，最后结构化返回。

在结束节点中，我们把大模型整理的内容输出。

试运行效果。

基于代码执行查询数据库

由于difysandbox的安全限制

• 不能访问文件系统
• 不能进行网络请求
• 不能执行操作系统级命令

官方也有了对应的说明，见文档。 https://github.com/langgenius/dify-sandbox/blob/main/FAQ.mdss

• 官方已经告诉我们沙箱里添加了哪些权限
• 如果我们要添加可以在哪里添加

difysandbox源码修改

一定要使用linux环境、一定要使用linux环境一定要使用linux环境

我从github上拉下代码以后，搜索``syscalls_amd64.go

一共有4个文件，

• nodejs的系统调用，有amd和arm平台
• python的系统，也是有amd和arm平台

我用python，不是arm架构的，镜像都是linux的。

我们直接问kimi即可。

ps:这个问题丢给了ds和chatgpt都是瞎回答

一步步的问kimi，最后告诉我要添加哪些。整理以后添加到代码里。

var ALLOW_SYSCALLS = []int{  
    // file io  
    syscall.SYS_NEWFSTATAT, syscall.SYS_IOCTL, syscall.SYS_LSEEK, syscall.SYS_GETDENTS64,  
    syscall.SYS_WRITE, syscall.SYS_CLOSE, syscall.SYS_OPENAT, syscall.SYS_READ,  
    // thread  
    syscall.SYS_FUTEX,  
    // memory  
    syscall.SYS_MMAP, syscall.SYS_BRK, syscall.SYS_MPROTECT, syscall.SYS_MUNMAP, syscall.SYS_RT_SIGRETURN,  
    syscall.SYS_MREMAP,  

    // user/group  
    syscall.SYS_SETUID, syscall.SYS_SETGID, syscall.SYS_GETUID,  
    // process  
    syscall.SYS_GETPID, syscall.SYS_GETPPID, syscall.SYS_GETTID,  
    syscall.SYS_EXIT, syscall.SYS_EXIT_GROUP,  
    syscall.SYS_TGKILL, syscall.SYS_RT_SIGACTION, syscall.SYS_IOCTL,  
    syscall.SYS_SCHED_YIELD,  
    syscall.SYS_SET_ROBUST_LIST, syscall.SYS_GET_ROBUST_LIST, SYS_RSEQ,  

    // time  
    syscall.SYS_CLOCK_GETTIME, syscall.SYS_GETTIMEOFDAY, syscall.SYS_NANOSLEEP,  
    syscall.SYS_EPOLL_CREATE1,  
    syscall.SYS_EPOLL_CTL, syscall.SYS_CLOCK_NANOSLEEP, syscall.SYS_PSELECT6,  
    syscall.SYS_TIME,  

    syscall.SYS_RT_SIGPROCMASK, syscall.SYS_SIGALTSTACK, SYS_GETRANDOM,  
    //新增  
    5, 6, 7, 21, 41, 42, 44, 45, 51, 54, 55, 107, 137, 204, 281,  
}

预装mysql操作包

既然我们要操作在沙箱里操作mysql，那我们得在对应的环境中预装下mysql客户端。

在

1对应的文件中添加2对应的pymysql==1.1.1，我直接安装最新版。

在readme中有操作步骤

### Steps

1. Clone the repository using `git clone https://github.com/langgenius/dify-sandbox` and navigate to the project directory.
2. Run ./install.sh to install the necessary dependencies.
3. Run ./build/build_[amd64|arm64].sh to build the sandbox binary.
4. Run ./main to start the server.

编译成功以后，打包镜像。因为我没有环境，直接模拟了下创建了一个main和env目录

然后模拟打包镜像。在根目录中执行下面的命令

docker build -f docker/amd64/dockerfile -t dify-sandbox:local .

我在win上打包报了一堆错，都扔给kimi，一步步的解决。最后成功。

沙箱网咯策略配置

在我们的安装dify的的时候，有个dify/docker/ssrf_proxy目录，找到squid.conf.template

在这里，你可以设置允许访问的网络，允许访问的端口，生产一定要最小权限

acl devnet src 10.1.0.0/24
acl devnet src 10.255.200.0/24

acl Safe_ports port 3306        # MySQL
acl Safe_ports port 5432        # Postgres
acl Safe_ports port 27017       # MongoDB
acl Safe_ports port 6379        # Redis

http_access allow devnet

• devnet 为定义的规则集名称，后面跟自己的ip段设置，表示：10.255.200.1 到 10.255.200.254-acl Safe_ports port 允许访问的端口
• http_access allow devnet 允许访问的规则集

重新部署dify

在dify的的docker目录中修改docker-compose.yaml文件sandbox使用本地镜像。

  sandbox:
    #image: langgenius/dify-sandbox:0.2.10
    image: dify-sandbox:local
    restart: always
    environment:

将image由langgenius/dify-sandbox:0.2.10 改为了dify-sandbox:local

在docker目录下执行以下命令

# 销毁
docker compose down
# 重新部署
docker compose up -d

脚本

使用kimi生成了一个python代码

import sys
import pymysql
import os

def connect_to_database():
    """ 连接到数据库，配置都从环境变量里取 """
    try:
        # 从环境变量或配置文件中获取数据库参数
        host = os.getenv("DB_HOST", "localhost")
        user = os.getenv("DB_USER", "root")
        password = os.getenv("DB_PASSWORD", "password")
        database = os.getenv("DB_NAME", "database_name")
        
        conn = pymysql.connect(
            host=host,
            user=user,
            password=password,
            database=database,
            charset='utf8mb4',
            cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor  # 使用字典游标
        )
        return conn
    except pymysql.MySQLError as err:
        print(f"Error connecting to database: {err}")
        returnNone

def execute_query(conn, query, params=None):
    """ 执行 SQL 查询，并支持参数化查询 """
    cursor = conn.cursor()
    try:
        if params:
            cursor.execute(query, params)
        else:
            cursor.execute(query)
        return cursor.fetchall()
    except pymysql.MySQLError as err:
        print(f"Error executing query: {err}")
        returnNone
    finally:
        cursor.close()

def generate_markdown_table(results):
    """ 生成 Markdown 表格 """
    ifnot results:
        return""
    # 获取列名
    columns = results[0].keys()
    
    # 表头
    table_md = "| " + " | ".join([col for col in columns]) + " |\n"
    # 分隔线
    table_md += "| " + " --- |" * len(columns) + "\n"
    
    # 表格内容
    for row in results:
        table_md += "| " + " | ".join([str(cell) for cell in row.values()]) + " |\n"
    
    return table_md

def main(arg1: str) -> dict:
    # 参数化查询，避免 SQL 注入
    query = "SELECT * FROM table_name WHERE column LIKE %s"
    params = ('%' + arg1 + '%',)
    
    # 连接到数据库
    conn = connect_to_database()
    ifnot conn:
        sys.exit(1)
    
    try:
        # 执行查询
        result = execute_query(conn, query, params)
        
        if result isNone:
            return {"result": [], "markdown": ""}
        
        # 生成 Markdown 表格
        markdown_table = generate_markdown_table(result)
        
        return {
            "result": result,
            "markdown": markdown_table
        }
    except Exception as e:
        print(f"Unexpected error: {e}")
        return {"result": [], "markdown": ""}
    finally:
        # 确保数据库连接关闭
        conn.close()

后记

这两种方式，不管哪种都能实现查询数据库，但是有个问题，数据量小的时候性能还行，数据量大了，你查询一次就得耗时好久。

如果知识固定，也可以前置设置一个知识库把关键词和文章映射出来，这样大模型整理的时候，尽量的去往对应的关键词上靠。